[00265844]一种基于深度学习Residue2vec的蛋白质结构预测方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201610735964.X

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：浙江工业大学

所在地：浙江杭州市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

一种基于深度学习Residue2vec的蛋白质结构预测方法，给定输入序列信息，将PDB网站上已知的蛋白质结构看成语料库进行训练，将结构已知的蛋白质分割成长度为n的残基，通过CBOW模型结合Huffman编码，获取每个残基在向量空间中的表示，通过计算残基向量之间的距离来判断残基间的相似性，从而获取查询序列每个残基位置上的前N个片段结构，构成了Residue2vec的片段库；然后对查询序列进行随机折叠构成初始构象；之后随机选取其中一个长度为n的残基，与片段库中的片段进行二面角的替换；进而比较能量，若能量减小则接收构象，若能量增大则以Metropolis准则接收构象，通过不断迭代最终获得亚稳态构象。本发明查询序列中匹配度较高、预测精度较高。

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